02단계 · 표 다루기 (pandas)
자료형 확인하기 — 왜 정수가 실수가 되었나
`dtypes` 로 열의 자료형을 읽고, 결측치가 정수 열을 실수로 바꾸는 것을 본다.
먼저 알아볼게요
코드로 이동 ↓df.dtypes 는 열마다 어떤 자료형인지 보여 준다. int64 는 정수, float64 는 실수, str 은 글자다.
emp.csv 의 근속연수 는 CSV 에 정수만 적혀 있는데 float64 로 읽힌다. 빈 칸 때문이다. 비어 있는 값은 NaN(Not a Number)으로 채워지는데, NaN 은 실수라서 열 전체가 실수가 된다.
이것을 모르면 "왜 20 이 아니라 20.0 으로 나오지?" 에서 시간을 버린다. 결측치를 채운 뒤 .astype(int) 로 되돌릴 수 있다.
df["열"].dtype 은 열 하나의 자료형이다. dtypes(전체·복수)와 dtype(하나) 의 철자가 다르니 주의한다.
df.info() 는 자료형·결측치가 아닌 값의 개수·메모리를 한 번에 보여 준다. 읽자마자 info() 를 찍는 것이 데이터 구조를 파악하는 데 도움이 된다.
이렇게 써요
import pandas as pd
df = pd.read_csv("emp.csv")
print(df.info())
print(df["사번"].dtype)기억할 한 가지
빈 칸 하나가 정수 열을 실수 열로 바꾼다. 20.0 이 나오면 결측치를 먼저 의심한다.
직접 해보기
emp.csv 를 읽어 ① 전체 dtypes ② 연봉 의 자료형 ③ 근속연수 의 자료형 ④ 근속연수 의 결측치 개수를 출력하세요.
제공 파일 1개 · 내용 보기
파일은 준비되어 있어요. 코드에서 이름으로 불러오세요.
emp.csv
사번,이름,부서,직급,연봉,근속연수,고객만족도,입사일 1001,김서준,인사,사원,3230,2,3.8,2024-08-28 1002,이지우,인사,사원,4083,3,4.2,2023-07-26 1003,박도윤,인사,사원,3222,1,3.4,2025-09-24 1004,최하은,지원,부장,7395,18,4.6,2008-06-09 1005,정예준,영업,부장,8075,17,,2009-05-20 1006,강수아,인사,부장,7466,18,4.7,2008-06-01 1007,조민준,지원,대리,4558,5,4.7,2021-01-28 1008,윤지아,영업,과장,5796,,4.6,2015-04-13 1009,장시우,지원,과장,5878,13,4.6,2013-12-15 1010,임하윤,지원,대리,4686,9,3.3,2017-05-19 1011,한도현,지원,부장,7426,20,4.3,2006-07-27 1012,오채원,영업,사원,3545,4,,2022-06-25 1013,신건우,영업,사원,3724,1,3.8,2025-02-19 1014,권서연,영업,대리,4327,7,3.2,2019-05-06 1015,황준서,개발,부장,7732,21,4.7,2005-05-13 1016,안다은,영업,사원,3823,4,4.2,2022-01-13 1017,송지호,개발,부장,7262,19,4.4,2007-07-27 1018,전유진,지원,과장,6006,15,3.6,2011-03-16 1019,홍현우,개발,과장,5806,14,4.7,2012-10-17 1020,문소율,지원,사원,4008,,3.2,2023-01-06 1021,양지훈,개발,부장,7754,13,3.4,2013-07-10 1022,배가은,개발,과장,5483,13,3.4,2013-03-21 1023,백태윤,지원,사원,3510,4,4.1,2022-10-07 1024,유서윤,인사,사원,3477,2,,2024-06-22 1025,남주원,지원,사원,3581,1,3.3,2025-06-12 1026,노예린,영업,대리,4410,4,4.9,2022-06-04 1027,하시윤,지원,부장,7820,21,3.6,2005-04-15 1028,구다인,인사,사원,3846,1,3.2,2025-11-08 1029,서준혁,인사,대리,4549,4,3.2,2022-06-24 1030,민하율,개발,부장,7903,15,3.2,2011-12-03
내 코드 Python
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실행 결과
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막혔을 때
풀이와 비교하기
내 코드와 한 줄씩 비교해 보세요. 풀이를 보는 것만으로 완료되지는 않아요.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("emp.csv")
print(df.dtypes)
print(df["연봉"].dtype)
print(df["근속연수"].dtype)
print(df["근속연수"].isna().sum())